Nuovi trend su Intelligenza Artificiale e Machine Learning

È la rivoluzione del millennio, uno degli argomenti maggiormente diffusi non solo nel settore tech, ma anche attraverso mass-media e comunicazione divulgativa: l’intelligenza artificiale (AI) è il trend del momento.

La motivazione è facilmente identificabile, in quanto l’utilizzo dell’intelligenza artificiale è applicabile ai più svariati casi e settori, dall’analisi del mercato azionario al meteo, dal rilevamento di frodi delle carte di credito ad acquisti online e prenotazioni di viaggi, hotel e anche visite mediche.

Tra i principali beneficiari di questa ondata di innovazione, nuovi sviluppi e modalità di applicazione sono sicuramente i servizi finanziari, le banche e le assicurazioni, ovvero quei mercati che dispongono di una mole elevata di informazioni.

L’importanza strategica di questa tecnologia è talmente rilevante che Andrew Yan-Tak Ng, Professore Associato della Stanford University e cofondatore di Coursera e Google Brain, è arrivato a dare questa definizione: “AI is the new Electricity”.

Da questa affermazione paradigmatica si comprende quanto l’Intelligenza Artificiale sia un elemento ormai imprescindibile nella quotidianità di ogni persona e/o consumatore.

Nuovi casi di applicazione dell’Intelligenza Artificiale

Durante il principale Summit sul tema Intelligenza Artificiale, il QCon.ai che si svolge a San Francisco, sono emersi dei nuovi casi di applicazione di AI e Machine Learning, che identificano i trend su cui saranno applicate prossimamente queste tecnologie.

  • Architetture Predittive: ovvero sistemi di lavoro condivisi, su cui innestare un utilizzo efficace di algoritmi. Queste architetture analizzano i dati spazio-temporali dei clienti con l’obiettivo di mappare location e abitudini e poter gestire l’ottimizzazione degli spostamenti e il traffico in tempo reale.
  • Deep Learning: unendo l’alberatura evoluta del machine learning all’approccio data driven basato su Intelligenza Artificiale e big data, è possibile creare un’offerta più coinvolgente mostrando a ciascun utente risultati altamente personalizzati;
  • Natural Language Processing evoluto: il Natural Language Processing è una “sezione” dell’intelligenza artificiale che si occupa della progettazione di sistemi in grado di comprendere il linguaggio umano e di produrre risposte adeguate in linguaggio naturale. L’evoluzione di questa tecnologia prevedrà di migliorare questi sistemi creando ad esempio degli assistenti virtuali più efficaci e veloci nella comprensione e nelle risposte, portando anche delle migliorie nella tematica speech recognition.
  • Self Driving Cars: applicazione sempre più diffusa è quella dell’Intelligenza Artificiale su progetti automotive e legati al tema della mobilità di massa. Durante la conferenza è stato ipotizzato che in futuro si arriveranno ad introdurre dei velivoli a guida autonoma da inserire nel traffico urbano.
  • Solving Software: in questo caso l’applicazione del Machine Learning avviene per finalità di auditing di possibili comportamenti fraudolenti nelle transazioni sul mercato finanziario e azionario.

Tutte queste casistiche evidenziano come l’Intelligenza Artificiale si è diffusa ed affermata nella quotidianità delle persone e come possa essere applicata per affrontare e risolvere problemi sempre più complessi attraverso processi costanti di innovazione interna alle aziende.

La visione di Pat sull’Intelligenza Artificiale

Secondo la nuova visione 2020 di Pat, l’Intelligenza Artificiale sarà il Core per lo sviluppo evolutivo di tutte le proprie piattaforme, dal Service Management, al CRM ai tool conversazionali, come il Chatbot Engagent.

Secondo questa visione, processi, automazione e AI collaboreranno creando nuovo valore alle soluzioni di Pat, arrivando a guidare efficacemente la relazione con il cliente, dalla fase di contatto multicanale e engagement, all’assistenza post vendita.